运动大数据中心文化建设费用-北京中科汇成

大数据中心建设应该遵循哪些基本原则？

模型与扩展模型分离——建立模型与扩展模型体系，模型包括的字段支持常用的业务，扩展模型包括的字段支持个性化或少量应用的需要，不能让扩展模型的字段过度侵入模型，运动大数据中心文化建设费用，以免破坏模型的架构简洁性与可维护性。

致性——具有相同含义的字段在不同表中的命名必须相同，必须使用规范定义中的名称。

大数据中心建设——功能介绍

数据统一归集

1.多种数据归集策略实现结构化数据、非结构化数据统一归集

2.国、内外主流的关系型库、大数据库、NOSQL库、国产库等无缝适配

1.企业级数据标准统一定义、统一管理、统一查询

2.标准落地情况实时监控，辅助企业标准化治理工作开展

元数据管理

1.元数据自动采集、动态感知，版本差异标记

2.元数据血缘、影响、全链路关系自动探索，智能云大数据中心文化建设费用，图形化展现

大数据中心建设的基本原则

公共处理逻辑下沉及单一——越是底层公用的处理逻辑越应该在数据调度依赖的底层进行封装与实现，大数据中心文化建设费用，不要让公用的处理逻辑暴露给应用层实现，智能云大数据中心文化建设费用，不要让公共逻辑多处同时存在。

成本与性能平衡——适当的数据冗余可换取查询和刷新性能，不宜过度冗余与数据复贴。

数据可回滚——处理逻辑不变，在不同时间多次运行数据结果确定不变。